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基于能量的模型（EBM）最近收到了感兴趣的插入量，并已应用于现实的图像产生（Han等，2019; Du＆Mordatch，2019年），3D形状形状的合成（Xie等，2018b），脱离分布和对抗性的鲁棒性（Lee等人，2018年； du＆Morth。 （Hinton，1999; Du等，2020a），记忆建模（Bartunov等，2019），文本生成（Deng等，2020），视频生成（Xie等，2017），增强学习（Haarnoja等人（Haarnoja et al。，2017; Du等，2019; Du等，protein; et et and of Focein; eft al。，protein Dive and Flive and Div）; Du等人，2020b）和生物学上的培训（Scellier＆Bengio，2017年）。对比性差异是（Hinton，2002）提出的训练EBM的流行而优雅的程序，可降低训练数据的能量并提高模型产生的采样综合的能量。模型进行了模型是通过MCMC过程（通常是Gibbs采样或Langevin Dynamics）生成的，从而利用了对采样和随机优化的广泛研究。对比差异的吸引力是其简单性和可扩展性。它不需要培训额外的辅助网络（Kim＆Bengio，2016; Dai等，2019）（引入其他调整和平衡需求），可以用来构成零射模型。
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